Un data warehouse è un sistema di storage ottimizzato per l'archiviazione di dati strutturati che consente di eseguire le query SQL ad alta velocità necessarie per fornire una business intelligence (BI) tempestiva. Dall'elaborazione di transazioni ad alta velocità ai predictive analytics, i data warehouse hanno una storia decennale come standard di storage de facto utilizzato dalle aziende per la propria business intelligence.
I vantaggi dei data warehouse includono:
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La logistica della raccolta di dati provenienti da diversi settori aziendali per estrarre informazioni utili può diventare sempre più complessa con la progressiva crescita del business. I data warehouse possono offrire alla tua azienda la possibilità di consolidare in modo affidabile tali informazioni in un unico database e modello di dati per consentire agli analisti di eseguire le loro query.
Ecco come funziona:
Il database con cui si interagisce in un data warehouse è relazionale; in altre parole, i dati sono strutturati in tabelle costituite da colonne e righe. Queste tabelle sono organizzate in base agli schemi definiti durante la scrittura.
Quando la fase di trasformazione è gestita da un ODS esterno al data warehouse, si parla di ETL (Extract, Transform, Load). Quando è il data warehouse a gestire internamente le trasformazioni, si parla di ELT (Extract, Load, Transform). Che la scelta ricada su ETL o su ELT, i data warehouse richiedono dati strutturati, e uno schema in scrittura, per poter essere utilizzati con i database relazionali.
Le applicazioni più diffuse di data warehouse includono:
Poiché i data warehouse sono schemi in scrittura, è importante sapere che tipo di query si desidera eseguire prima di aggiungere schemi a un data warehouse. Per gestire la complessità di più fonti di dati, un data warehouse può essere segmentato in data mart per dedicare risorse hardware e software a specifiche funzioni aziendali come il CRM.
Anche se questi tre concetti possono sembrare intercambiabili, è importante comprenderne le differenze:
I data hub offrono la governance dei dati necessaria per semplificare la condivisione dei dati nell'ambito di una raccolta diversificata di endpoint. In questo modo, i data hub consolidano i data lake e i data warehouse in un unico livello di accesso. L'elaborazione dei dati avviene in modo invisibile dietro il data hub, offrendo all'organizzazione una posizione centralizzata dove estrarre le informazioni approfondite di business intelligence.
Se hai la necessità di aggiungere una nuova pipeline OLAP o OLTP alla tua infrastruttura di data warehouse esistente, potrebbe essere il momento di valutare l'opportunità di investire in una Modern Data Experience™ più avanzata con le soluzioni di storage all-flash di Pure Storage.
In qualità di primo data hub del settore, Pure Storage® FlashBlade® può non solo gestire i workload di analytics and reporting di un data warehouse, ma anche fornire le qualità essenziali di un data hub:
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